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研究表明:自闭症是一种脑网络失连接的疾病

更新时间:2023-09-23 22:28:44点击次数:876次字号:T|T

2021年12月 11日,国际知名学术期刊Biological Psychiatry在线发表北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室贺永课题组及其合作者的研究论文 “Alterations in Connectome Dynamics in Autism Spectrum Disorder: A Harmonized Mega- and Meta-Analysis Study Using the ABIDE Dataset” 。该研究基于国际大型公开数据库ABIDE的自闭症患者和健康被试的静息态脑功能磁共振影像数据(N=939),揭示了自闭症患者脑动态功能网络的异常模式及其与基因表达谱的关系,为理解自闭症的神经生物学机制提供了重要实验证据。


自闭症是一种高度遗传的神经发育障碍,患者常伴有两大核心症状:社交障碍和重复刻板行为。研究表明,自闭症是一种脑网络失连接的疾病,其脑功能连接模式存在异常,并且与个体的临床症状和认知损伤有关。然而,以往脑连接组学研究大多关注静态(时间不变)功能连接模式,忽视了人脑功能网络的时变特性。贺永课题组在前期的工作中建立了评估脑功能网络模块时变特性的计算框架(Liao et al., 2017),发现静息态下脑功能模块化结构会在不同时间尺度(秒,分钟或年)进行动态重组,以支持儿童青少年认知功能的发展,并且这种动态重组特性的空间分布与涉及钾离子通道和线粒体的基因表达谱有关(Liu et al., 2020; Lei et al., 2021)。然而自闭症患者脑网络拓扑结构的时变动态特征及其与微观基因表达谱之间的关系仍有待阐明。

本研究基于公开数据库ABIDE中18个独立中心的939名男性被试(440名自闭症患者,499名健康对照,5-35岁)的静息态功能磁共振影像,采用巨型分析(Mega-analysis)和元分析(Meta-analysis)两种范式系统研究了自闭症患者的脑功能网络动态特性。进一步结合美国艾伦脑科学研究所公开的人脑基因表达数据,探索了脑网络异常动态特性与脑区基因表达的关联规律。研究首先采用多层复杂网络模型重构了每个个体的静息态脑动态功能连接组,进而研究了脑节点在不同模块间切换的时变特征。

巨型分析发现,相比正常对照,自闭症患者主要在内侧前额叶等默认网络脑区呈现较高的模块动态切换;在视觉区呈现较低的模块切换(图1)。基于元分析,揭示了高度一致的动态特性异常模式(图2)。这些脑功能网络的异常时变特征能够显著预测患者的社会信息加工的损伤程度(图1),并与涉及神经递质转运与分泌的基因以及以往文献报道的自闭症相关基因存在关联。和传统单中心小样本研究相比,基于多中心大样本数据的巨型分析和元分析能有效提高研究的统计力度,为发现精神疾病人群中鲁棒的脑网络异常特征提供了重要途径。

本研究基于大样本多中心脑功能影像数据以及人脑微观基因表达数据,首次报道了自闭症患者脑功能网络模块的动态特性及其潜在的转录组特征,建立了自闭症宏观脑连接组与微观基因转录组之间的联系,对于理解自闭症的病理生理机制和建立临床评估方法具有重要价值。

该论文第一作者为贺永课题组博士生谢亚培,通讯作者为贺永教授和系统科学学院的廖旭红副教授。论文作者还包括贺永课题组博士生徐志磊、夏明睿副教授、刘瑾博士、寿小婧博士,以及北京脑科学与类脑研究中心的崔再续研究员。该研究得到了国家自然科学基金创新研究群体项目、重点项目等项目的资助。

图1. 自闭症患者脑功能模块动态特性的异常模式(巨型分析)


图2. 自闭症患者脑功能模块动态特性的异常模式(元分析)



论文链接:

https://www.biologicalpsychiatryjournal.com/article/S0006-3223(21)01837-0/fulltext

贺永课题组主页:

http://helab.bnu.edu.cn/

参考文献:

Xie Y, Xu Z, Xia M, Liu J, Shou X, Cui Z, Liao X, He Y (2021) Alterations in connectome dynamics in autism spectrum disorder: a harmonized mega- and meta-analysis study using the ABIDE dataset. Biological Psychiatry, DOI:

https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2021.12.004

Lei T, Liao X, Chen X, Zhao T, Xu Y, Xia M, Zhang J, Sun X, Wei Y, Men W, Wang Y, Hu M, Zhao G, Du B, Wu Q, Tan S, Gao J, Qin S, Tao S, Dong Q, He Y (2021) Progressive stabilization of brain network dynamics during childhood and adolescence. Cereb Cortex, DOI:

10.1093/cercor/bhab263.

Liu J, Xia M, Wang X, Liao X, He Y. 2020. The spatial organization of the chronnectome associates with cortical hierarchy and transcriptional profiles in the human brain. NeuroImage.

222:117296.

Liao X, Cao M, Xia M, He Y. 2017. Individual differences and time-varying features of modular brain architecture. NeuroImage.152:94-107.


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